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基于人脸表情与脑电信号的情绪识别系统: 2023年; 情绪识别系统旨在提供一种人与机器之间沟通情感的通道,为提高情绪识别准确率,开发了一款基于面部和脑电两个模态决策融合的情绪识别系统,实现4分类情绪识别。针对面部模态使用OpenCV对面部图像进行人脸定位、截取、直方图均衡化等预处理,在Keras平台构建VGG16、DenseNet121和本文设计的卷积神经网络(CNN)模型。针对脑电模态使用FP1通道进行快速傅里叶变换后分为5个频段,再使用傅里叶反变换为时域信号,使用标准差特征提取,最后使用K近邻算法实现情绪识别。决策融合方面提出一种基于加权平均的决策融合算法。系统方面基于树莓派平台开发,搭载TGAM芯片、蓝牙、摄像头和触控屏。使用Fer2013表情数据集对面部模态分类算法测试最高准确率86%。使用DEAP情感脑电数据集验证脑电模态算法取得最高准确率77%。最后设计实验验证多模态融合系统最高取得准确率为96%。; 韩凌李栋王增霖张佳赵歆卓; 关键词：情绪识别人机交互脑电信号面部表情多模态融合

基于多元检测的医疗诊断辅助系统的研究被引量：2: 2011年; 通过研究过去医疗诊断辅助系统(CADS)设计中存在的问题,分析其在临床应用中存在的缺陷,提出一套新型系统的设计方案。运用多元检测理论,利用最大后验概率(MAP)判别准则,把以往累积的经验和知识以规则的形式存入计算机内,建立知识库,用贝叶斯概率分析理论的方式对疾病进行医疗诊断。统计数据表明,该系统具有较高的准确率。由诊断系统和患者信息系统两部分组成的CADS能够很好地满足临床的需求,较好地实现了计算机信息技术在医学诊疗领域的应用。; 韩凌龙哲; 关键词：贝叶斯公式最大后验概率

基于定向传递函数的癫痫因效性脑网络动态分析被引量：1: 2022年; 癫痫是一种脑网络连接失调的神经系统疾病,从有向功能连通性的角度分析癫痫发作过程的脑网络机制具有重要的研究价值。本文首先对不同频段的癫痫脑电信号在发作间期、发作前期和发作期以定向传递函数方法构建因效性脑网络,并分析在不同状态下脑网络信息传递的途径及动态变化过程,最后对癫痫脑网络的特征属性的动态变化进行分析。结果表明,从发作间期到发作期癫痫脑网络的拓扑结构由趋向随机网络转变成趋向规则网络,整个脑网络的节点连接呈现出逐渐下降的趋势,但是在额区、颞区、枕区的内部节点之间的通路连接数增加,在病灶区域存在大量信息流出的枢纽节点。α波、β波和γ波的发作期全局效率明显高于发作间期和发作前期,聚类系数变化趋势表现为发作前期大于发作期,发作期大于发作间期,其中额区、颞区、顶叶区的聚类系数明显增加。本文的研究结果说明,对癫痫因效性脑网络的拓扑结构和特征参数的动态分析可以构建出癫痫发作全过程的动态变化模型,今后在癫痫病灶的定位和癫痫发作预测方面具有重要的研究价值。; 韩凌宋鑫轲李春胜; 关键词：聚类系数

癫痫发作脑电信号的相位幅度调制研究被引量：4: 2018年; 脑电图是癫痫诊治中一种最为重要的工具,而大数据量的脑电记录给人工分析带来困难,计算机分类则可减轻此负担。从相位幅度调制角度研究癫痫脑电低频节律相位与高频节律幅度间的耦合关系,利用归一化后的调制指数(MI)来量化各频段间的耦合强度。基于波恩癫痫发作间期和发作期脑电的200个样本数据集,提出依据高低频节律范围对MI图进行分区,再利用分区后的耦合系数对不同状态下的脑电进行分类。结果显示,发作期Gamma节律与Delta(2~4 Hz)节律的MI值(0.009 9±0.009 6)相比发作间期(0.003 6±0.008 7)显著增加(P<0.01)。Gamma节律与Theta(4~8 Hz)节律的发作期MI值(0.008 7±0.006 2)相比发作间期(0.001 4±0.003 2)也有显著增加(P<0.01);Theta-Beta节律间耦合强度在发作期(0.002 2±0.001 3)与发作间期(0.000 5±0.000 7)也存在显著差异。利用支持向量机在五折交叉验证下,波恩癫痫脑电数据MI特征对发作期和间期数据分类准确率达到97%;采用随机森林分类方法,同样得到一致结果。所提出方法的应用可有效提高对临床视频脑电图分析的效率。; 曹春雨韩凌李春胜; 关键词：癫痫脑电图调制指数

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韩凌